Can clinically relevant prognostic subsets of breast cancer patients with four or more involved axillary lymph nodes be identified through immunohistochemical biomarkers? A tissue microarray feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Primary breast cancer involving four or more axillary lymph nodes carries a poor prognosis. We hypothesized that use of an immunohistochemical biomarker scoring system could allow for identification of variable risk subgroups. METHODS: Patients with four or more positive axillary nodes were identified from a clinically annotated tissue microarray of formalin-fixed paraffin-embedded primary breast cancers and randomized into a 'test set' and a 'validation set'. A prospectively defined prognostic scoring model was developed in the test set and was further assessed in the validation set combining expression for eight biomarkers by immunohistochemistry, including estrogen receptor, human epidermal growth factor receptors 1 and 2, carbonic anhydrase IX, cytokeratin 5/6, progesterone receptor, p53 and Ki-67. Survival outcomes were analyzed by the Kaplan-Meier method, log rank tests and Cox proportional-hazards models. RESULTS: A total of 313 eligible patients were identified in the test set for whom 10-year relapse-free survival was 38.3% (SEM 2.9%), with complete immunohistochemical data available for 227. Tumor size, percentage of positive axillary nodes and expression status for the progesterone receptor, Ki-67 and carbonic anhydrase IX demonstrated independent prognostic significance with respect to relapse-free survival. Our combined biomarker scoring system defined three subgroups in the test set with mean 10-year relapse-free survivals of 75.4% (SEM 7.0%), 35.3% (SEM 4.1%) and 19.3% (SEM 7.0%). In the validation set, differences in relapse-free survival for these subgroups remained statistically significant but less marked. CONCLUSION: Biomarkers assessed here carry independent prognostic value for breast cancer with four or more positive axillary nodes and identified clinically relevant prognostic subgroups. This approach requires refinement and validation of methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».